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题名机载LiDAR点云数据的建筑屋顶面提取算法
被引量：3
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作者
李海旺
周恒可
赵兴
郭彩玲
李柏林
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机构
西南交通大学唐山研究院
唐山学院河北省智能装备数字化设计及过程仿真重点实验室
西南交通大学机械工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第11期233-241,共9页
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基金
河北省高层次人才项目(A202001095)
河北省科技厅重点研发计划(20327407D)。
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文摘
针对机载LiDAR点云数据的屋顶面提取过程中因受植被影响导致提取精度低的问题,提出了一种基于区域生长的屋顶面点云提取算法。进行滤波处理得到非地面点云,利用屋顶面点云邻域特征信息提取屋顶面种子点,引入植被指数和RGB差值信息作为生长约束条件对屋顶面点云进行生长分割,利用屋顶面的高程与面积值对提取结果进行过滤优化,得到屋顶面点云。选取了农村、城市、工厂三组不同场景的测试数据进行实验,结果表明:Kappa系数分别达到了97.29%、97.82%、97.13%,算法可实现较好的建筑屋顶面提取效果,且针对不同建筑场景具有良好的适应性。
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关键词
机载LIDAR
屋顶面提取
邻域信息
区域生长
植被指数
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Keywords
aerial LiDAR
roof surface extraction
neighborhood information
region growing
vegetation index
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分类号
P237
[天文地球—摄影测量与遥感]
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题名一种基于点云自适应切片的树冠体积计算方法
被引量：4
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作者
周恒可
李海旺
赵兴
郭彩玲
李柏林
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机构
西南交通大学唐山研究院
唐山学院河北省智能装备数字化设计及过程仿真重点实验室
西南交通大学机械工程学院
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出处
《西北林学院学报》
CSCD
北大核心
2023年第6期189-195,202,共8页
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基金
河北省高层次人才项目(A202001095)
河北省科技厅重点研发计划(20327107D)。
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文摘
无人机精准施药有利于节约药液,减少环境污染。针对无人机精准施药中树冠体积计算粗略的问题,提出一种基于点云自适应切片的树冠体积计算方法。首先对树木点云数据进行等间距切片;然后根据相邻树冠点云切片的面积随高度的变化率自适应分层,使用改进的Graham凸包算法计算自适应分层前后树冠点云切片面积;最后基于台体与锥体公式累加各层树冠点云之间的体积求得整个树冠的体积。试验结果表明,研究方法确保了树冠点云切片厚度和数量与树冠自身的形状和大小相适应,同时有效缩小树冠点云切片边界空隙,得到较为准确的树冠点云切片面积,进而实现了树冠体积的精细化计算。其计算结果介于Graham凸包算法和体元法之间,在精度方面分别提高了30.89%和24.19%,可科学地为无人机施药过程中精准施药策略提供理论依据。
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关键词
点云
切片自适应
Graham凸包算法
边界提取
树冠体积
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Keywords
point cloud
slice adaptive
Graham convex hull algorithm
boundary extraction
canopy volume
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分类号
P234
[天文地球—摄影测量与遥感]
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